简单概括大数据基础知识

什么是大数据分析？

大数据分析帮助企业从当今巨大的数据资源中获得见解。人、企业和机器现在无时无刻都在产生大量的数据，大数据可以通过大数据分析工具来研究这些大量的数据来得出趋势、机遇和风险。

大数据基础知识

直到现在，数据主要还是由在企业中工作的人员产生，数据通常具有特定的结构，它是支付消费、企业员工、物流送货等等记录的基础，这些数据对企业来说至关重要。现在，大数据概念意味着数据处理必须得到管理，其中包括:

高容量（大量数据）

高速（数据以高速到达）

种类繁多（许多不同的数据来源和格式）

大数据可以结构化的，像历史支付交易数据一样具有高容量；它还可以像XML和其他用户定义的内容一样是半结构化的；它也可以完全是非结构化的，例如社交网络中使用的自由文本。

使用大数据分析

拥有的数据越多，获得高效有用地见解的可能性就越大。然而，大数据的规模经常出现无法使用手工甚至传统的计算方法。相反，大数据分析的基础是:

数据挖掘以筛选数据以查找模式和关系

用于构建模型和预测结果的统计算法

机器学习处理变化和新数据，适应和丰富模型

文本分析和自然语言处理，以分析自由格式的文本和语音

大数据分析工具也可以这样分组：

描述性分析，以显示发生了什么

诊断分析解释为什么发生了什么

预测分析，以提出下一步可能发生的事情

规范分析，告诉用户做什么，获得给定的结果

假设一家公司对其过去的销售数据进行数据分析，公司可能发现，某些地区对其某一产品线(描述性)的需求一直在上升。从其他的社交媒体和CRM数据中，还发现，客户正在从这个产品线购买产品，以取代竞争对手的产品(诊断性)。加上市场数据和分析，预测每个地区的销售潜力，客户可能会取代他们目前的产品(预测性)。然后建议优化广告和定价，以最大限度地提高销售利润(规范性)。